数学建模在垃圾减量分类中的应用分析

"这篇论文是上海工程技术大学2013年大学生数学建模预赛的参赛作品，由李娜、丁嘉雨和沈航渊组成的团队完成，主题聚焦于垃圾减量分类过程的分析。他们运用了灰色关联度分析法和模糊层次分析法来量化垃圾减量分类过程中内在、社会和个体因素的影响。" 在垃圾减量分类的研究中，团队首先针对内在因素进行了灰色关联度分析，这是一种数据分析技术，通常用于识别变量间的相关性，尤其是当数据不完全或存在不确定性时。MATLAB软件被用来处理这部分的数据，以评估内在因素对垃圾减量分类的贡献程度。 由于社会和个体因素的数据相对缺乏，团队采用了模糊层次分析法，这是一种处理模糊性和不完整性信息的决策工具。该方法帮助他们量化了四个主要子因素对减量分类结果的影响，即使在数据不足的情况下也能得出结论。 接着，团队运用SPSS软件进行了Person相关分析，分析了四类垃圾之间的相关性，这是统计学中常用的一种检验两变量间线性关系的方法。通过双侧检验，他们确定了不同垃圾类型的相关性，这有助于理解垃圾产生和分类的模式。 在讨论激励措施对垃圾减量分类的影响时，他们利用了问题一中建立的定量模型，这表明激励措施的效果可以通过之前构建的模型来解释和归纳。 在面临数据获取困难的问题三中，团队认识到社会和个体因素的数据收集至关重要，同时也强调了灰色模型和模糊层次分析法在处理有限数据方面的优势。在推广模型时，他们建议采用少量样本数据来评估工作效果。 最后，团队建议深圳市在推进垃圾减量分类工作中，应重点关注社会和个体因素，因为内在因素如宏观经济条件往往难以操控。他们提出，政策性因素是社会因素中最关键的部分，深圳应参考台湾的成功经验，制定适合本地的垃圾管理政策。同时，他们使用了GM(1,n)模型来预测未来五年垃圾减量分类的最好和最坏情景，以评估政策实施的效果。 关键词：垃圾减量分类、灰色关联度、层次分析法、SPSS、灰色GM(1，n)预测。